AD model-router
Комплексная система маршрутизации моделей ИИ, которая автоматически выбирает оптимальную модель для любой задачи. Настройте несколько поставщиков ИИ (Anthropic, OpenAI, Gemini, Moonshot, Z.ai, GLM) с безопасным хранилищем ключей API, затем маршрутизируйте задачи к лучшей модели на основе типа задачи, сложности и оптимизации затрат. Включает интерактивный мастер настройки, классификацию задач и экономически эффективные шаблоны делегирования. Используйте, когда вам нужно «использовать модель X для этого», «переключить модель», «оптимальная модель», «какую модель мне использовать» или для балансировки качества против стоимости между несколькими поставщиками ИИ.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A comprehensive AI model routing system that automatically selects the…»
A comprehensive AI model routing system that automatically selects the optimal model for any task. Set up multiple AI providers (Anthropic, OpenAI, Gemini, Moonshot, Z.ai, GLM) with secure API key storage, then route tasks to the best model based on task type, complexity, and cost optimization. Includes interactive setup wizard, task classification, and cost-effective delegation patterns. Use when you need "use X model for this", "switch model", "optimal model", "which model should I use", or to balance quality vs cost across multiple AI providers.
Комплексная система маршрутизации моделей ИИ, которая автоматически выбирает оптимальную модель для любой задачи.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 51
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2045 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 554 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 38 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.